一种新型电子机械锁的设计
指纹图像预处理是最重要的一步，关系到后面提取的特征点的正确与否。
由于指纹采集设备的不完善性，对于干、湿、脏、老化、磨损的指纹，往往难以采集到清晰的图像，因此需要图像增强，是指纹图像预处理中重要的一步，采用Gabor滤波完成。根据指纹图像局部区域的纹线分布具有较稳定的方向和频率，设计相应的Gabor带通滤波器，能有效地在局部区域对指纹进行修正和滤噪。Gabor函数是惟一能达到时频测不准关系下界的函数，二维表达式为：
Gabor函数是二维高斯函数在空间频率域的平移函数，σx，σy为对应于x方向和y方向的角频率平移参数。二维Gabor函数的实部和虚部可各自表示为一个函数，分别称为偶Gahor和奇Gabor函数。偶Gahor函数适于增强目标物体，而奇Gabor函数适于增强物体边缘。
Gabor滤波器系数分量为：
式中：x=mcosφ+nsinφ；y=-msinφ+ncosφ；(i，j)为当前点的坐标，φ为当前点(块)的方向，f为当前块(整体)的正弦平面波的频率；(m，n)取值范围与指纹图像的坐标(i，j)取值范围相同。σx，σy增大，对噪声的适应能力增强，但有可能会产生伪纹线；减小，消除噪声的作用减弱。
对于每一点，根据其方向、频率，求出Gabor滤波器系数，然后根据式(3)计算当前点滤波后的值：
从图5可很明显地看出，经过Gabor滤波处理后，图像对比增强，纹理清晰，特征明显，提高了后续提取指纹特征点的正确率。
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